多特征分类识别算法融合的网络钓鱼识别技术

发布时间：2018-06-23 16:38

  本文选题：网络钓鱼 + 特征分类　； 参考：《计算机应用研究》2017年04期

【摘要】：针对页面特征提取实时性差的问题进行了研究,提出将特征分类,并行提取、检测、再融合结果的方法。首先提取三个类别的主要特征,包括文本、视觉和网络链接;然后分别利用贝叶斯算法、EMD算法以及网络爬虫来进行分类,并且基于后验概率来确定权值的最终选取;最后把这三个分类结果进行融合。通过对贝叶斯、加权和加权贝叶斯的比较,从正确率、漏报率和误报率对算法进行评估。实验表明采用加权贝叶斯的方法来进行融合计算效果最佳,具有较高的准确率和较低的误报率和漏报率,提高了检测的精度和实时性。
[Abstract]:In this paper, the problem of poor real-time performance of page feature extraction is studied, and a method of classifying features, extracting them in parallel, detecting and merging the results is put forward. Firstly, the main features of the three categories are extracted, including text, vision and network link, then the Bayesian algorithm EMD algorithm and the network crawler are used to classify, and the final selection of weights is determined based on the posteriori probability. Finally, the three classification results are fused. By comparing Bayes, weighted Bayes and weighted Bayes, the algorithm is evaluated from correct rate, false alarm rate and false alarm rate. The experiments show that the weighted Bayesian method is the best method for fusion computation, with high accuracy, low false alarm rate and false alarm rate, and improves the accuracy and real-time performance of the detection.
【作者单位】： 南通大学电子信息学院;南通大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61202006) 南通市科技计划资助项目(KB2012027)
【分类号】：TP393.08

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本文编号：2057724